机器学习与深度学习

大数据时代的出现，提供了许多机遇，使得人工智能的作用更加突出。海量的数据需要统计、抽样，有人将大数据处理分成三个阶段：收集、分析和预测。收集和分析的工作相对来说已经做得很好了，那么如何去拥有较为科学的预测，机器学习与深度学习将发挥不可替代的作用。

入门机器学习的前提是你需要先掌握一门基础语言，目前较为流行的是python。对于python的安装，推荐使用Anconda，它是python的一个集成管理工具，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。

除了使用Anconda安装，还可以直接在系统环境安装对应版本的python。

机器学习致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。机器学习所研究的主要内容是学习算法，通过学习算法，它便能基于提供的数据产生模型，在面对新的情况时，模型会给我们提供相应的判断。

决策树是一种常见的机器学习方法。顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，决策过程的最终结论对应了我们所希望的判定结果，决策过程中提出的每个判定问题都是对某个属性的“测试”，每个测试的结果或是导出最终结论，或是导出进一步的判定问题，其考虑范围是在上次决策结果的限定范围之内。

支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，分类学习最基本的想法就是基于训练集在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开。

深度学习属于机器学习的子类。它的灵感来源于人类大脑的工作方式，是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度学习提供了三个关键优势：简单、可扩展、领域可迁移。

简单的RNN架构包含一个反馈回路，其工作可以通过随时间展开循环网络来显示。我们可以将RNN理解为一个简单的多层神经网络，其中信息流随时间发生，不同的层代表不同时刻的计算输出。RNN对序列进行操作，因此输入以及每个时刻的输出也会变化。

CNN是适用于有监督和无监督学习范式的有用的模型类型。有监督学习机制和无监督学习机制的主要区别是给定输入集的真实标签是否已知。卷积神经网络具有表征学习能力，通常被应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。

机器学习与深度学习都在预测方面有着举足轻重的作用，相信在未来，二者都能为更多的行业带来更加光明的前景。